論文の概要: Deep Convolutional Neural Networks to Diagnose COVID-19 and other
Pneumonia Diseases from Posteroanterior Chest X-Rays
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.00845v1
- Date: Sat, 2 May 2020 14:42:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-07 12:18:18.032216
- Title: Deep Convolutional Neural Networks to Diagnose COVID-19 and other
Pneumonia Diseases from Posteroanterior Chest X-Rays
- Title（参考訳）: 深部畳み込みニューラルネットワークによる後部胸部X線からのCOVID-19および他の肺炎の診断
- Authors: Pierre G. B. Moutounet-Cartan
- Abstract要約: 最高のパフォーマンスネットワークはVGG16で、3つのクラス(COVID-19, No Finding, Other Pneumonia)でトレーニングされた最後の30ドル%のドロップアウトだ。
内部検定精度は93.9(pm3.4)$%、COVID-19感受性は87.7(-1.9,+2)$%、No Finding感受性は96.8(pm0.8)$%である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The article explores different deep convolutional neural network
architectures trained and tested on posteroanterior chest X-rays of 327
patients who are healthy (152 patients), diagnosed with COVID-19 (125), and
other types of pneumonia (48). In particular, this paper looks at the deep
convolutional neural networks VGG16 and VGG19, InceptionResNetV2 and
InceptionV3, as well as Xception, all followed by a flat multi-layer perceptron
and a final 30% drop-out. The paper has found that the best performing network
is VGG16 with a final $30$% drop-out trained over 3 classes (COVID-19, No
Finding, Other Pneumonia). It has an internal cross-validated accuracy of
$93.9(\pm3.4)$%, a COVID-19 sensitivity of $87.7(-1.9,+2)$%, and a No Finding
sensitivity of $96.8(\pm0.8)$%. The respective external cross-validated values
are $84.1(\pm13.5)$%, $87.7(-1.9,2)$%, and $96.8(\pm0.8)$%. The model optimizer
was Adam with a 1e-4 learning rate, and categorical cross-entropy loss. It is
hoped that, once this research will be put to practice in hospitals, healthcare
professionals will be able in the medium to long-term to diagnosing through
machine learning tools possible pneumonia, and if detected, whether it is
linked to a COVID-19 infection, allowing the detection of new possible COVID-19
foyers after the end of possible "stop-and-go" lockdowns as expected by until a
vaccine is found and widespread. Furthermore, in the short-term, it is hoped
practitioners can compare the diagnosis from the deep convolutional neural
networks with possible RT-PCR testing results, and if clashing, a Computed
Tomography could be performed as they are more accurate in showing COVID-19
pneumonia.
- Abstract（参考訳）: この記事は、健康な327人(152人)、新型コロナウイルス(125人)、その他の肺炎(48人)の胸部x線を訓練し、テストした、さまざまな深層畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを調査している。
特に,深層畳み込みニューラルネットワークvgg16,vgg19,inceptionresnetv2,inceptionv3,およびxceptionについて検討した。
論文によると、最高のパフォーマンスネットワークはVGG16で、3つのクラス(COVID-19, No Finding, Other Pneumonia)でトレーニングされた最後の30ドル%のドロップアウトである。
内部は93.9(\pm3.4)$%、covid-19感受性は87.7(-1.9,+2)$%、no発見感度は96.8(\pm0.8)$%である。
各外部クロスバリデーション値は、84.1(\pm13.5)$%、87.7(-1.9,2)$%、96.8(\pm0.8)$%である。
モデルオプティマイザはAdamの1e-4学習率とカテゴリー横断エントロピー損失である。
この研究が病院で実施されれば、医療専門家は、肺炎の可能性のある機械学習ツールによる診断を中・長期にわたって行うことができ、検出されれば、新型コロナウイルス感染と関連があるかどうかを判断し、ワクチンが発見・普及するまでは期待通り、新たな新型コロナウイルスの感染を検知できるようになると期待されている。
さらに、短期的には、深層畳み込みニューラルネットワークからの診断とRT-PCR検査の結果を比較し、衝突した場合は、より正確な新型コロナウイルス肺炎の診断を行うことができると期待されている。
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